4月4日，港股半導體股再度走強。截至發稿，靖洋集團(08257)漲16.67%、晶門半導體(02878)漲9.62%、宏光半導體(06908)漲7.78%、中芯國際(00981)漲7.25%。一方面，市場判斷，在經歷長達大半年的下跌趨勢后，存儲價格預計在今年第二季度到達谷底，隨着經濟和需求面的改善，市場有望在第三季度觸底反彈，多家機構看好彈性**的存儲板塊2023年下半年迎來複蘇。另一方面，ChatGPT引爆算力需求，令存儲芯片有望重新站上風口。東興證券認為，硬件有望先行，算力 存儲芯片或將直接受益。

　　近期，相關公司也陸續發布了2022年業績情況。其中，中芯國際實現了史上最強年度業績，2022年營業收入約495.16億元，同比增加39%;歸屬於上市公司股東的凈利潤約121.33億元，同比增加13%。中金表示，中芯去年業績符合預期，智能手機和消費电子行業當前仍處於去庫存階段，2023年下半年隨着新品陸續推出，市場需求有望回暖。

　　華虹半導體2022年實現收入24.755億美元，較上年度增長51.8%。毛利率為34.1%，上升6.4個百分點。母公司擁有人應占年內溢利為4.499億美元，同比上升72.1%。中金表示，回顧2022年，儘管智能手機和消費电子在下半年進入去庫存產業周期，但是受益於公司在汽車、工控、數據**及新能源發電與新型能源應用等領域的積極拓展和快速增長，公司全年依然保持了107.4%的產能利用率，並帶動wafer 均價上行，業績表現亮眼。

　　存儲板塊2023年下半年有望迎來複蘇

　　隨着各大存儲廠商陸續在**財報說明會中公開2023年展望，並大幅度下調2023年資本開支計劃，多家機構看好彈性**的存儲板塊2023年下半年迎來複蘇。從海外三大存儲巨頭來看，美光已進一步削減2023年度資本支出，目前預期將投資大約70億美元、較2022年度縮減超過40%。據美光透露，存儲芯片庫存已至高點，後續有望迎來行業拐點。雖然目前存儲價格仍在下行，但廠商庫存壓力已達到峰值，後續有望逐步下降至安全水位

　　SK海力士日前在股東大會上也透露，預計存儲芯片需求將在今年下半年復蘇，但不確定性依舊存在。公司今年資本開支將減半，不會進一步減產。而存儲芯片龍頭三星电子也在考慮削減存儲芯片產量。

　　從價格方面看，基於大多數供應商已經開始縮減生產，相互削弱的惡性循環也得到了**程度的控制。TrendForce預計，2023年**季度整體NAND Flash ASP的環比跌幅為10-15%，小於2022年第四季度的環比跌幅。在DRAM方面，TrendForce認為，相較**季DRAM均價跌幅近20%，預估第二季跌幅會收斂至10-15%。但DRAM的2023下半年需求復蘇狀況仍不明確。

　　業內看好存儲板塊在2023年下半年迎來複蘇。市場判斷，在經歷長達大半年的下跌趨勢后，存儲價格預計在今年第二季度到達谷底，隨着經濟和需求面的改善，市場有望在第三季度觸底反彈。

　　市場調研機構集邦諮詢在**報告中指出，存儲器模組廠庫存水位陸續恢復正常，在下半年SSD、存儲卡等產品需求將提振的預期心理下，有意逐步放大採購量建立低價庫存，以避免後續價格反彈之際，被迫吸收漲價成本。

　　AI需求提振存儲器行業景氣度

　　此外，ChatGPT引爆算力需求，移動端需求逐步復蘇。據OpenAI測算，自2012年以來，全球頭部AI模型訓練算力需求3-4個月翻一番，每年頭部訓練模型所需算力增長幅度高達10倍。根據美光科技**商務官SumitSadand表示，一台典型的AI服務器的DRAM數量是普通服務器的8倍，NAND數量是普通服務器的3倍。

　　根據江波龍副總裁閆書印觀點，ChatGPT等大模型對存儲的性能(數據的處理速率等)、可靠性、能效(低功耗)等要求會更高。從DRAM的角度來看，AI這種高性能計算，會給存儲帶來高性能、低時延的產品需求，AI模型會在網絡端配置容量非常大的DRAM資源進行訓練，包括數據分析等;而在NANDFlash端，需要高速的Flash產品。另外整個AI應用之後會產生大量的數據，對整個Flash的存儲容量有大量的需求，包括在端側的智能穿戴，會有小尺寸、低功耗的需求等，這都是未來對存儲的一些積極要求。

　　浙商證券認為，存儲器作為底層剛需或伴隨AI算力升級而同步擴容。總體來看，AI需求提振，疊加存儲市場庫存迎來拐點，行業景氣度有望觸底反彈等因素，多家機構認為存儲行業已進入布局期。

　　華金證券指出，ChatGPT的快速發展和消費終端的陸續復蘇有望帶動存儲產業價格逐步企穩。依據TrendForce相關數據，服務器和智能手機是DRAM主要的兩大應用領域，2022年智能手機和服務器佔比分別為38.5%/34.9%合計比例為73.4%，預計2023年服務器將超越智能手機成為DRAM**大應用領域。

　　天風證券發布研報稱，以GPT-4/ChatGPT為代表的預訓練大模型或將催生未來對AI服務器的擴產需求。未來隨着ChatGPT的市佔率及應用端的發展，類ChatGPT對芯片的需求將量大且具有高持續性，在先進製造及封裝環節，建議關注中芯國際等。